目的高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。